如何剔除两个Dataframe中相同的行？

在Python的Pandas库中，你可以使用`merge()`函数或者直接操作DataFrame的`drop_duplicates()`方法来剔除两个Dataframe中的重复行。以下是两种方法：

1. **使用merge()**:
如果你需要基于某些列排除重复，并且数据中有共同的键，可以先将两个DataFrame合并，然后使用`drop_duplicates()`：

   df1 = pd.DataFrame(...)
   df2 = pd.DataFrame(...)

   merged = pd.merge(df1, df2, how='outer', indicator=True)  # 添加标识列
   result = merged.loc[merged['_merge'] != 'both', :]  # 保留df1中的行或df2中的行

2. **使用drop_duplicates()**:
直接在一个Dataframe上操作，指定`keep=False`来删除所有重复的行：

   df1.drop_duplicates(keep=False, subset=None, inplace=True)

或者选择特定列来检查重复：

   df1.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'], keep=False, inplace=True)

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如何剔除两个Dataframe中完全重复的行？

在Python的pandas库中，你可以使用`duplicated()`函数配合`drop_duplicates()`函数来去除DataFrame中完全重复的行。以下是步骤：

1. 首先，你需要对DataFrame应用`duplicated()`函数，这将返回一个布尔值的Series，表示每一行是否与其他行完全相同。

duplicates = df.duplicated()

2. 然后，可以使用这个布尔索引来选择不重复的行，或者直接传给`drop_duplicates()`函数来删除重复行。

# 如果你想要保留不重复的第一行，可以这样做
df_no_duplicates = df[~duplicates]

# 或者如果你想直接删除重复行
df_no_duplicates = df.drop_duplicates()

如果你只想删除特定列的重复行，可以在`duplicated()`函数中指定`subset`参数：

df_no_duplicates = df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'])